Cubature卡尔曼滤波-卡尔曼滤波算法

来源期刊：控制与决策2012年第10期

论文作者：孙枫 唐李军

文章页码：1561 - 1565

关键词：条件线性高斯模型;cubature卡尔曼滤波-卡尔曼滤波;无迹卡尔曼滤波器;实时性;

摘    要：针对条件线性高斯状态空间模型,提出cubature卡尔曼滤波-卡尔曼滤波算法（CKF-KF）,分别应用CKF和KF估计模型中的非线性和线性状态.该算法对非线性与线性状态均进行cubature采样,并将两种样本通过线性方程和量测方程进行传播,以获得非线性状态估计.机动目标跟踪仿真结果表明,CKF-KF的估计精度比Rao-Blackwellized粒子滤波器（RBPF）略低,但算法运行时间不到其1%;与无迹卡尔曼滤波器（UKF-KF）相比,估计精度相当,但算法运行时间降低了22%,有效地提高了实时性.